Experții în inteligență artificială sunt pe cale de dispariție? De ce platformele inteligente de inteligență artificială înlocuiesc acum podul uman

Transformarea arhitecturii IA la nivel de întreprindere: De la paradigma potrivirii umane la integrarea inteligentă a contextului

Multă vreme, implementarea inteligenței artificiale într-un mediu de afaceri a fost sinonimă cu proiecte personalizate, care necesitau multă muncă. Atunci când software-ul complex se întâlnea cu o realitate de afaceri și mai complexă, soluția încercată și testată era: mai multă expertiză umană. În acest rol crucial, au excelat așa-numiții ingineri Forward Deployed – hibrizi extrem de specializați, formați din dezvoltatori, consultanți și manageri de produs, care acționau ca o punte flexibilă între tehnologia rigidă și cerințele unice ale fiecărui client. Aceștia traduceau, adaptau și creau soluții personalizate elaborate acolo unde produsele standard eșuau. Acest model a fost standardul de aur și a permis proiecte de digitalizare inovatoare.

Însă această paradigmă, bazată pe medierea umană, își atinge limitele fundamentale. Impulsată de avansul exponențial al tehnologiei IA, apare o nouă generație de platforme care schimbă fundamental regulile jocului. În loc să se bazeze pe traducerea manuală efectuată de specialiști costisitori, aceste sisteme inteligente au capacitatea de a interpreta și integra direct contextul afacerii - de la structurile de date și procesele de afaceri până la regulile de guvernanță. Această schimbare marchează un punct de cotitură și pune la încercare nu numai rolul integratorului uman, ci și modelele de afaceri și strategiile de investiții consacrate.

Acest articol analizează această transformare profundă de la o arhitectură IA dependentă de om la una centrată pe platformă. Evidențiază slăbiciunile structurale ale abordării manuale în era scalabilității și demonstrează cum platformele sensibile la context, prin semantică lizibilă de mașini și cicluri de învățare automatizate, creează avantaje economice și operaționale superioare. Este o schimbare care redefinește modul în care afacerile vor crea valoare, vor crește și vor rămâne competitive într-o lume din ce în ce mai automatizată.

De ce platformele inteligente redefinesc rolul integratorului individual de sistem

Răspunsul clasic la rezistența în implementarea proiectelor de inteligență artificială la nivel de întreprindere a fost angajarea unui personal suplimentar. Inginerii Forward Deployed au umplut acest gol pentru o lungă perioadă de timp, acționând ca o punte flexibilă între tehnologie și aplicațiile de afaceri din lumea reală. Aceștia au tradus complexitatea tehnică în soluții personalizate și au făcut funcționale sistemele care inițial nu erau destinate să funcționeze împreună. Multă vreme, această abordare a fost modelul standard pentru implementarea proiectelor de digitalizare la nivelul întregii întreprinderi. Dar, pe măsură ce inteligența artificială evoluează exponențial, la fel au evoluat și cerințele fundamentale ale companiilor. Capacitatea platformelor moderne de inteligență artificială de a interpreta direct contextul de afaceri fără a se baza pe integrări manuale extinse marchează un punct de cotitură în modul în care organizațiile își construiesc și își scalează infrastructura IT.

Această dezvoltare nu numai că pune la îndoială modelele de afaceri ale integratorilor de sisteme, dar ridică și întrebări mai profunde cu privire la rentabilitatea personalizării manuale, scalabilitatea proceselor de învățare și rentabilitatea investițiilor pe termen lung. Transformările tehnologice cheie care au loc în prezent în peisajul inteligenței artificiale în întreprinderi indică faptul că organizațiile trebuie să își regândească strategiile privind resursele umane, deciziile arhitecturale și modelele de afaceri.

Legat de asta:

• Ingineri dislocați în avans și inteligența artificială: Rolul în schimbare, de la ajustarea manuală la consultanța strategică

Domeniul de aplicare al funcțiilor și realitatea operațională a abordării integrative de sistem

Un inginer Forward Deployed este, în esență, un hibrid între inginer, consultant și expert în produs, a cărui misiune este să se implice direct în mediul clientului și să ofere soluții extrem de personalizate pe care echipele standard de produs adesea nu le pot acoperi. Acest rol nu este același cu cel al unui dezvoltator de software tradițional sau al unui administrator de sistem, ci reprezintă mai degrabă o categorie funcțională specializată care prosperă în medii cu complexitate ridicată și cerințe specifice.

Responsabilitățile tipice ale unui inginer Forward Deployed acoperă multiple dimensiuni ale integrării la nivel de întreprindere. Aceștia lucrează îndeaproape cu echipele clienților pentru a înțelege procesele lor de afaceri, fluxurile de lucru și specificitățile instituționale. Această muncă depășește studiile superficiale de documentație și necesită cunoștințe profunde și implicite despre modul în care oamenii operează efectiv în cadrul structurilor organizaționale. Un inginer Forward Deployed dezvoltă integrări personalizate, conducte de date și soluții de infrastructură adaptate special organizației clientului individual. Aceste activități depășesc cu mult configurațiile predefinite și necesită adesea abordări inovatoare ale problemelor care nu au apărut anterior în această formă exactă.

Accentul principal se pune pe furnizarea de capabilități specifice pentru o singură organizație sau chiar pentru un singur departament, mai degrabă decât pe dezvoltarea de soluții generalizabile care pot fi ușor transferate către alți clienți. Acest lucru are ca rezultat o abordare extrem de personalizată, în care fiecare implementare are propriile caracteristici unice. În esență, inginerii implicați în proiectare continuă acționează ca intermediari între echipa de produs și realitatea clientului. Acest rol de intermediar s-a dovedit deosebit de valoros în domeniile critice în care integrarea este complexă, fiecare implementare este unică, iar costul eșecului poate fi substanțial.

Ascensiunea principiului integrării manuale în primele etape ale peisajului afacerilor din domeniul inteligenței artificiale

Pentru a înțelege de ce modelul Forward Deployed Engineer a devenit un element central în primele etape ale inițiativelor de inteligență artificială în cadrul întreprinderilor, trebuie să luăm în considerare peisajul tehnologic din aceste faze inițiale. În primele etape ale dezvoltării inteligenței artificiale în cadrul întreprinderilor, produsele disponibile erau adesea lipsite de flexibilitate și adaptabilitate la diversitatea mediilor de întreprindere existente. Sistemele disponibile erau adesea rigide, orientate către cazuri de utilizare specifice și incapabile să gestioneze eficient eterogenitatea peisajelor de întreprindere din lumea reală.

Inginerii Forward Deployed au ajutat organizațiile să depășească aceste limitări prin adaptarea software-ului la fiecare implementare individuală. Acest suport a fost deosebit de valoros în situațiile în care sistemele trebuiau să comunice cu depozite de date vechi, procese manuale care evoluaseră de-a lungul deceniilor sau medii cu cerințe strict reglementate, cu cerințe stricte. Expertiza acestor ingineri a fost de neînlocuit atunci când a venit vorba de conectarea sistemelor moderne de inteligență artificială cu straturi tehnologice mai vechi, care fuseseră adesea proiectate cu paradigme complet diferite.

Inginerii Forward Deployed au devenit strategia naturală de soluție în scenariile în care produsele necesitau o personalizare extinsă. Datele clienților erau adesea fragmentate și împrăștiate pe mai multe sisteme vechi, niciodată proiectate pentru integrarea modernă a datelor. Conductele complexe de date trebuiau proiectate și implementate manual, deoarece lipseau soluții automate pentru idiosincraziile specifice fiecărui sistem al clientului. Realizarea valorii comerciale necesita o înțelegere contextuală profundă a organizației clientului, a piețelor sale, a concurenților săi și a obiectivelor sale strategice.

Pentru o perioadă lungă de timp, această abordare s-a dovedit a fi extrem de eficientă, în special într-o perioadă în care implementările erau rare, iar volumele de afaceri per contract cu client erau imense. Marile instituții financiare au plătit milioane pentru soluții personalizate care să le îndeplinească cerințele operaționale unice. Giganții industriali, nevoiți să protejeze procesele de fabricație brevetate, erau dispuși să facă investiții substanțiale în soluții de integrare personalizate. În acest context, angajarea de ingineri specializați în proiecte avansate nu era doar sensibilă, ci adesea obligatorie pentru succesul tranzacțiilor la nivel de întreprindere.

Limitările structurale ale principiului integrării manuale în era cerințelor de scalabilitate

Cu toate acestea, peisajul afacerilor în ceea ce privește inteligența artificială la nivel de întreprindere s-a schimbat drastic. Platformele moderne de inteligență artificială încep să analizeze și să înțeleagă contextul direct, surprinzând sensul, structura și relațiile din seturile de date fără același nivel de traducere manuală. În acest nou mediu tehnologic, modelul de livrare bazat pe FDE se confruntă cu provocări fundamentale care nu pot fi rezolvate pur și simplu printr-o recrutare sau o instruire îmbunătățite.

Prima limită critică apare atunci când variabilitatea datelor și complexitatea modelului depășesc nivelul de integrare umană care rămâne scalabil. Inginerii dislocați în perspectivă sunt surprinzător de eficienți atunci când variația rezidă în fluxurile de lucru - adică atunci când diferențele dintre diverși clienți rezidă în principal în modul în care oamenii își organizează munca. Cu toate acestea, sistemele de inteligență artificială introduc variabilitate pe mai multe niveluri care se extind mult dincolo de diferențele dintre procesele organizaționale. Există variabilitate în datele brute în sine, în proprietățile statistice ale acestor date, în nivelurile de semnificație ale diferitelor elemente de date, în frecvența actualizărilor datelor și în calitatea și consistența acestor date în timp. Există variabilitate în modelele utilizate pentru a procesa aceste date, în hiperparametrii acestor modele, în cerințele de precizie a modelului și în criteriile de evaluare a performanței modelului.

Cerințele de guvernanță introduc propriul strat de variabilitate. Jurisdicții diferite au legi diferite privind protecția datelor. Industrii diferite au cerințe de conformitate diferite. Organizațiile individuale au propriile structuri interne de guvernanță care limitează încrederea în sistemele automate de luare a deciziilor. Gestionarea acestei complexități exclusiv prin integrare umană nu este scalabilă. Straturile de date și modele automatizate, sensibile la context, sunt necesare pentru a ține pasul cu această complexitate.

A doua limită critică constă în dinamica ciclului de învățare care apare între transferul de cunoștințe automatizat și cel mediat manual. Sistemele de inteligență artificială se îmbunătățesc prin bucle continue de feedback. Cu cât aceste sisteme pot colecta feedback mai rapid, pot recalifica modelele și pot implementa versiuni revizuite în producție, cu atât mai repede converg către valoarea reală a afacerii. Atunci când intermediarii umani se află între sistemul de produs și contextul clientului, aceste bucle de feedback sunt semnificativ încetinite. Canalele de învățare automatizate permit produselor să evolueze mai rapid și să progreseze cu o precizie mai mare. Telemetria din sistemul de produs poate fi combinată continuu cu informații contextuale specifice clientului pentru a genera perspective care îmbunătățesc întregul portofoliu de produse.

În modelul FDE manual, feedback-ul este adesea episodic și anecdotic. Un inginer detașat ulterior raportează, după câteva luni petrecute la fața locului, că există o problemă X la clienți cu soluția, ceea ce duce la o ajustare ad-hoc. Aceste informații nu sunt captate sistematic, agregate cu problemele altor clienți sau canonizate prin procesul de dezvoltare a produsului. Bucla de învățare este fragmentată, suboptimală și nu reușește să ghideze sistematic echipa de produs către decizii de design mai bune.

A treia limită critică constă în estomparea limitelor produsului, care apare atunci când inginerii sunt profund integrați în fiecare implementare a clientului. O caracteristică principală a unui produs adevărat este repetabilitatea sa. Un produs poate fi implementat la diferiți clienți fără ca fiecare implementare să necesite o reconstrucție completă de la zero. Atunci când inginerii implementați în continuare se integrează în fiecare implementare a clientului, riscă să transforme fiecare implementare într-o construcție unică, unică, care necesită designuri unice și soluții proprietare. Acest lucru este fundamental disruptiv pentru o platformă de inteligență artificială menită să învețe și să generalizeze din contextul agregat în mai multe organizații. Dacă fiecare implementare este complet unică, nu există o cale canonică prin care implementările să se consolideze reciproc.

Punctul de cotitură tehnologic: Platformele sensibile la context ca o nouă fundație

Noua generație de platforme de inteligență artificială pentru întreprinderi stabilește o schimbare arhitecturală fundamentală prin integrarea considerațiilor contextuale direct în nucleul arhitecturii sistemului. Acest lucru se realizează prin diverse mecanisme tehnologice, inclusiv ontologii, straturi semantice și conectori adaptivi, care permit sistemelor să se adapteze automat la orice mediu fără a necesita o intervenție umană extinsă.

Prima diferență fundamentală este că, în aceste platforme moderne, contextul devine lizibil de către mașini. Sistemele mai vechi captau contextul în dezvoltatorii de concepte: oamenii înțelegeau procesele de afaceri ale unui client și apoi rețineau informal această înțelegere în mintea lor sau o înregistrau în documentație nestructurată. Noile platforme captează semnificația la fiecare strat și o mapează în sisteme, permițând sistemelor de inteligență artificială să interpreteze datele în mod semnificativ. Un strat semantic, de exemplu, ar putea capta relația dintre diferite elemente de date ale clienților: că „numărul clientului” din sistemul A este echivalentul „ID-ului clientului” din sistemul B, că ambele se referă la aceleași entități de afaceri și că tranzacțiile înregistrate în sistemul A trebuie validate în sistemul B.

A doua schimbare fundamentală este că personalizarea se mută de la oameni la sisteme. Într-un model mai vechi, personalizarea era o activitate manuală: un inginer analiza codul clientului, înțelegea interfețele vechi și apoi scria noul cod pentru a face legătura între cele două lumi. În sistemele contextuale, personalizarea se realizează prin configurare și învățare automată, nu prin codare manuală. Un sistem putea recunoaște automat diferite surse de date, le putea înțelege structura și putea formula transformări adecvate, toate acestea fără ca un inginer să fie nevoit să interacționeze cu codul clientului.

A treia schimbare fundamentală constă în continuitatea proceselor de învățare. În modelul FDE, fiecare implementare reprezenta o resetare. Cunoștințele pe care un inginer le acumulase de-a lungul lunilor petrecute la clientul A nu erau aplicabile sistematic implementării la clientul B. Într-un model bazat pe context, informațiile se acumulează. Dacă platforma este implementată la o sută de clienți, cunoștințele dobândite din aceste nouăzeci și nouă de implementări anterioare servesc drept context pentru a suta implementare.

A patra schimbare fundamentală constă în scalabilitatea proceselor de guvernanță. În modelul manual, un manager de guvernanță trebuia să asigure conformitatea cu politicile prin audit direct. În modelul automatizat, metadatele și linia de date sunt încorporate în platforma însăși, permițând aplicarea algoritmică a cerințelor de guvernanță, în timp ce sistemul se scalează automat.

Aici veți afla cum poate compania dumneavoastră să implementeze soluții personalizate de inteligență artificială rapid, în siguranță și fără bariere mari de intrare.

O platformă de inteligență artificială gestionată este soluția completă și fără griji pentru inteligența artificială. În loc să vă confruntați cu tehnologii complexe, infrastructură costisitoare și procese de dezvoltare îndelungate, primiți o soluție gata pregătită, adaptată nevoilor dumneavoastră, de la un partener specializat – adesea în doar câteva zile.

Principalele avantaje, pe scurt:

⚡ Implementare rapidă: De la idee la aplicație gata de utilizare în zile, nu luni. Oferim soluții practice care creează valoare adăugată imediată.

🔒 Securitate maximă a datelor: Datele dumneavoastră sensibile rămân la dumneavoastră. Garantăm procesare sigură și conformă, fără a partaja date cu terțe părți.

💸 Fără risc financiar: Plătești doar pentru rezultate. Investițiile inițiale mari în hardware, software sau personal sunt complet eliminate.

🎯 Concentrează-te pe afacerea ta principală: Concentrează-te pe ceea ce faci cel mai bine. Noi ne ocupăm de întreaga implementare tehnică, operare și mentenanță a soluției tale de inteligență artificială.

📈 Pregătit pentru viitor și scalabil: Inteligența artificială crește odată cu tine. Asigurăm optimizare și scalabilitate continuă și adaptăm flexibil modelele la noile cerințe.

Mai multe informații aici:

• Platformă de inteligență artificială gestionată

Transformarea economică: De la dependența de indivizi la eficacitatea platformelor

Modelul de afaceri al organizațiilor care se bazează pe ingineri dislocați în perspectivă diferă fundamental de cel al organizațiilor care utilizează platforme contextuale. Această dinamică economică explică de ce schimbările tehnologice sunt însoțite de o astfel de presiune economică.

Într-un model dependent de FDE, fiecare oră pe care un inginer o petrece pentru o integrare a unui client reprezintă un cost de oportunitate care nu este transferat către alți clienți. Un inginer petrece șaisprezece săptămâni cu Clientul A, învățând sistemele, procesele și cerințele de guvernanță ale acestuia. Aceste șaisprezece săptămâni de învățare dispar practic după implementare. Când acest inginer trece apoi la Clientul B, trebuie să înceapă întregul proces de învățare de la zero. Deși pot exista unele reporturi (tehnici de integrare a sistemelor vechi, cele mai bune practici generale), cea mai mare parte a informațiilor dependente de context se pierde.

În plus, fiecare personalizare realizată de un inginer devine un angajament pe termen lung pentru organizație. Dacă Clientul A primește un script de integrare personalizat care rulează doar pe versiunea specifică a bazei de date, acel script va necesita întreținere ani de zile. Când versiunea bazei de date este actualizată, când procesele de business se schimbă, când sunt necesare noi puncte de integrare, scriptul trebuie adaptat din nou. Această întreținere este un cost fix care se acumulează cu fiecare client suplimentar. O sută de clienți, fiecare cu o sută de scripturi personalizate, creează o povară a datoriei tehnice care crește exponențial.

În plus, dependența de ingineri detașați în performanță transmite informații pieței și clienților că produsul nu este încă cu adevărat finalizat. Un produs autentic ar trebui să poată fi implementat cu o personalizare minimă. Atunci când o organizație le spune clienților că implementarea completă a soluției sale de inteligență artificială necesită un angajament de trei luni din partea unui inginer cu înaltă calificare, aceasta transmite un semnal: acesta nu este chiar un produs, ci mai degrabă o abordare bazată pe servicii. Acest lucru limitează numărul de clienți la care o organizație poate fi extinsă. O organizație tipică cu zece ingineri detașați în performanță cu înaltă calificare ar putea deservi între douăzeci și patruzeci de clienți (în funcție de complexitatea sarcinilor). Aceasta reprezintă un potențial de scalare semnificativ limitat pentru creștere.

Pe de altă parte, platformele sensibile la context generează economii de scară. Implementarea inițială a unei ontologii de servicii financiare necesită investiții semnificative în decizii arhitecturale, modelare semantică și infrastructură tehnologică. Cu toate acestea, această implementare inițială face ca implementările ulterioare să fie exponențial mai rapide și mai rentabile. Un al doilea client financiar se poate baza pe modelul semantic existent, adaptându-l doar pentru nevoile sale specifice și economisind luni întregi de timp de dezvoltare. Al o suta client beneficiază de nouăzeci și nouă de ani de învățare încorporați în platformă.

Aceste economii de scară permit unei organizații cu același număr de angajați să deservească sute sau mii de clienți. Avantajul economic este substanțial. O organizație care investește milioane în dezvoltarea unei platforme contextuale poate distribui această valoare a investiției pe un segment de clienți exponențial mai mare.

Arhitectura Țesăturii Cunoștințelor: O Implementare Tehnologică

Pentru a înțelege cum este implementată în practică această schimbare arhitecturală, este util să analizăm un exemplu tehnologic concret. Arhitectura Knowledge Fabric, așa cum este implementată în platformele moderne de inteligență artificială pentru întreprinderi, devine exemplul paradigmatic al acestei schimbări.

O structură de cunoștințe conectează surse de date, taxonomii de afaceri și metadate operaționale într-un grafic unificat de semnificație. Această structură grafică permite modelelor de inteligență artificială, agenților și sistemelor de decizie să se gândească la afacerea în sine. Un model de inteligență artificială care anterior nu știa ce înseamnă „grup de clienți” sau cum se leagă de „tipul de client” poate acum să preia aceste concepte direct din graficul de cunoștințe. Un sistem decizional care nu știa cum sunt corelate diferite unități de afaceri poate acum să citească aceste structuri din structura de cunoștințe.

Înlocuirea concretă a activităților FDE cu funcționalitatea knowledge fabric ia diverse forme. Un inginer implementat în avans a tradus fluxurile de lucru ale clienților în sisteme executabile. Un echivalent al knowledge fabric ar codifica semantica domeniului în ontologii, reprezentări formale ale conceptelor și relațiilor acestora care pot fi procesate de mașini. Un inginer a normalizat datele între sisteme prin scrierea de transformări pentru a reconcilia diferite formate de date. Un echivalent al knowledge fabric ar utiliza scheme adaptive și straturi de metadate care detectează automat diferențele de format ale datelor și sugerează transformări adecvate.

Un inginer a integrat conducte personalizate prin schimbul de puncte de conexiune între sisteme. O structură de cunoștințe ar utiliza conectori de date unificați și API-uri, care sunt conectori generalizați care funcționează pe mai multe sisteme. Un inginer a gestionat manual guvernanța verificând dacă anumite elemente de date nu au căzut în mâini greșite, dacă controlul accesului a fost aplicat și dacă linia de date era trasabilă. O structură de cunoștințe ar automatiza aplicarea liniei de date și a politicilor prin încorporarea acestor cerințe direct în arhitectura fluxului de date.

Această transformare tehnologică nu este banală. Necesită investiții substanțiale în arhitectură, semantică și infrastructură. Dar odată ce aceste investiții sunt realizate, economiile de scară devin evidente.

Implicațiile pentru organizații și deciziile lor strategice

Pentru liderii de afaceri care evaluează platformele de inteligență artificială, trecerea de la modelele dependente de FDE la modelele conștiente de context ridică mai multe întrebări strategice care trebuie analizate cu atenție.

Prima întrebare este dacă o platformă aflată în curs de investigare generează deja economii de scară reale sau dacă este încă blocată în faza de proiect. Un test simplu de diagnosticare: Dacă platforma susține că fiecare implementare la client necesită un inginer implementat în avans, atunci platforma nu a trecut cu adevărat la un produs scalabil. Poate fi un produs excelent care îndeplinește cerințe extrem de specializate, dar nu este un produs scalabil.

A doua întrebare este dacă investițiile unei companii în tehnologia IA duc cu adevărat la o fundație reutilizabilă sau dacă fiecare investiție rămâne izolată. Dacă o companie investește în dezvoltarea unei aplicații IA specifice pentru clientul A, iar această investiție nu facilitează implementarea pentru clientul B, atunci compania a investit în silozuri. Platformele sensibile la context ar trebui să se asigure că investițiile în structuri ontologice, modele semantice și cadre de guvernanță sunt reutilizate pentru fiecare client nou.

A treia întrebare este de ce fel de talente va avea nevoie o organizație în viitor. Nevoia de ingineri detașați în performanță nu va dispărea complet, dar natura muncii necesare se va schimba dramatic. În loc să aibă nevoie de ingineri care petrec luni întregi scriind cod la fața locului, organizațiile vor avea nevoie de mai mulți arhitecți capabili să proiecteze modele semantice abstracte, să generalizeze construcții contextuale și să creeze structuri ontologice care permit reutilizarea de către alți ingineri. Accentul se mută de la rezolvarea individuală a problemelor la structurarea sistematică a cunoștințelor.

Guvernanță și conformitate în noua arhitectură

O obiecție frecventă la trecerea de la managementul centrat pe oameni la cel centrat pe platformă este că cerințele de guvernanță împiedică acest lucru. Companiile din industriile reglementate susțin că toate utilizările datelor trebuie să fie auditabile și verificabile și că expertiza umană este necesară pentru deciziile de guvernanță. Aceasta este o obiecție de înțeles, dar adesea înțelege greșit mecanismele prin care platformele sensibile la context implementează guvernanța.

Într-o abordare tradițională, guvernanța este aplicată prin verificare umană. Un responsabil cu protecția datelor verifică manual dacă anumite categorii de date nu sunt utilizate în scopuri specifice. Un manager de conformitate verifică dacă accesele la date sunt consecvente în jurnalele de audit. Acest lucru consumă mult timp, este predispus la erori și nu se scalează bine.

Într-o platformă contextuală, guvernanța este automatizată. Metadatele care descriu clasificarea elementelor de date sunt încorporate în platformă. Liniile directoare care descriu ce categorii de date sunt utilizabile și pentru ce scopuri sunt codificate ca reguli executabile. Sistemul poate apoi verifica automat, înainte de executarea unei operațiuni de inteligență artificială, dacă operațiunea respectivă se încadrează în cadrul de guvernanță. Dacă nu se încadrează, sistemul blochează operațiunea sau solicită aprobarea înainte de a fi efectuată.

Acest model de guvernanță automatizată nu este doar mai eficient, ci și mai riguros decât guvernanța manuală. Un evaluator uman ar putea face o greșeală din cauza oboselii sau a unei omisiuni. Un sistem automat efectuează aceeași revizuire identic de zeci de mii de ori. Aceasta înseamnă că platformele sensibile la context pot oferi de fapt rezultate de guvernanță mai bune decât abordările bazate pe ingineri implementați în avans sau alte procese manuale.

Pentru industriile reglementate, aceasta înseamnă că trecerea la platforme contextuale nu reprezintă un regres în calitatea guvernanței, ci mai degrabă o îmbunătățire. Auditorii ar trebui să poată vedea urme complete, nealterabile, ale fiecărei operațiuni de inteligență artificială, inclusiv informații despre datele utilizate, modelele aplicate și regulile de guvernanță revizuite. Aceasta este într-adevăr o poziție de audit mai puternică decât bazarea pe revizuirea manuală umană.

Implicațiile pentru diferite segmente de clienți

Deși trecerea generală de la modelele dependente de FDE la modelele conștiente de context este inevitabilă, aceasta se manifestă diferit în diferite segmente de clienți.

Pentru organizațiile de dimensiuni medii, această schimbare este transformatoare. Din punct de vedere istoric, aceste organizații nu își puteau permite adesea costurile inginerilor mobilizați în viitor, excluzându-i practic din soluțiile de inteligență artificială pentru întreprinderi. Platformele adaptate contextului, scalabile și care necesită o personalizare minimă, deschid aceste piețe. Un furnizor de servicii financiare de dimensiuni medii poate accesa acum o platformă care înțelege deja cum funcționează serviciile financiare, fără a fi nevoit să cheltuiască milioane de dolari pe personalizare.

Pentru clienții mari, această schimbare nu înseamnă o transformare mai mică. O organizație mare își poate permite în continuare costul unei prezențe FDE semnificative. Dar o astfel de organizație ar putea acum alege dacă să investească în această direcție sau să adopte o platformă contextuală și să își concentreze expertiza internă pe monitorizarea, validarea și îmbunătățirea continuă a platformei, mai degrabă decât pe scrierea plictisitoare de cod personalizat.

Pentru integratorii de sisteme și firmele de consultanță, această schimbare semnifică o transformare fundamentală a modelelor lor de afaceri. Companiile care în mod tradițional generau valoare prin personalizare și integrare manuală vor constata că această sursă de valoare se erodează. Acest lucru nu este inevitabil fatal, ci necesită mai degrabă o repoziționare. Firmele de consultanță își pot schimba rolul de la „implementator care scrie cod” la „consultant strategic care conduce transformarea afacerii”. Acestea pot gestiona transferul în procesele organizaționale existente, pot instrui echipele să utilizeze eficient noile sisteme și pot realiza proiectarea proceselor de afaceri pentru a genera valoare din noile capabilități tehnologice.

Măsurarea maturității platformei și a calității implementării

Atunci când organizațiile aleg între diferite platforme de inteligență artificială, devine din ce în ce mai important să se evalueze maturitatea și scalabilitatea reală a acestor platforme. Simpla prezență a inginerilor dislocați în performanță nu este în sine un semnal negativ (organizațiile mari pot avea nevoie temporar de ingineri specializați), dar ar trebui să ridice semne de întrebare. Întrebarea corectă de diagnostic nu este „Are această platformă nevoie de ingineri dislocați în performanță?”, ci „De ce are această platformă nevoie de ei?”.

Este de înțeles dacă o platformă necesită FDE (Functional Data Integration - Integrare Funcțională a Datelor), deoarece organizațiile cliente au cerințe care sunt complet în afara domeniului de aplicare al platformei. Cu toate acestea, dacă o platformă necesită FDE deoarece îi lipsește conștientizarea contextului, nu poate obține adaptabilitate prin configurare și nu poate gestiona eterogenitatea, atunci acest lucru semnalează că platforma nu a atins încă maturitatea pentru producție.

Un alt test de diagnostic este cât de repede poate fi realizată o a doua și o a treia implementare pentru o anumită clasă de organizații cliente. Dacă prima implementare la o instituție financiară durează șase luni, dar a doua și a treia durează șase săptămâni, acesta este un semn bun că platforma se scalează și acumulează cunoștințe despre domeniu. Dacă fiecare implementare durează șase luni, indiferent de numărul implementărilor, acest lucru semnalează că nu are loc o scalare reală.

Implicațiile pe termen lung pentru structura industriei IA

Trecerea de la modele dependente de FDE la modele conștiente de context are implicații ample pentru dezvoltarea structurală a industriei IA.

Furnizorii de platforme se vor diferenția mai puternic pe baza capacității lor de a codifica inteligență contextuală profundă pentru domenii sau industrii specifice. Un furnizor cu expertiză reală în domeniile serviciilor financiare și capacitatea de a codifica această expertiză în ontologiile, modelele semantice și structurile lor de guvernanță va avea un avantaj competitiv semnificativ față de furnizorii cu abordări generaliste.

Aceasta înseamnă, la rândul său, că platformele verticale specializate vor avea, probabil, performanțe mai bune decât platformele orizontale generice. Un furnizor de servicii financiare specializate poate înțelege că cerințele de conformitate sunt specifice domeniului, că metodele de modelare a riscurilor variază și că clasificarea clienților respectă standardele industriei. Un furnizor generic cu o bază largă de clienți ar trebui să generalizeze aceste specificități, ceea ce ar duce la rezultate suboptimale.

Aceasta implică, de asemenea, că industria inteligenței artificiale trece printr-un fel de consolidare, în care expertiza aprofundată în domeniu devine un factor de diferențiere justificabil. Startup-urile cu poziții de nișă în anumite industrii ar putea depăși performanța platformelor mai relevante, pur și simplu pentru că acestea sunt mai specializate.

Aceasta implică, de asemenea, că industria dezvoltă un fel de structură pe două niveluri, în care furnizorii de niveluri de infrastructură (care oferă capabilități fundamentale) și furnizorii de niveluri specifice domeniului (care codifică expertiza domeniului) coexistă și se completează reciproc. O organizație ar putea alege să construiască pe un model fundamental de la furnizorul A, în timp ce informațiile specifice domeniului sunt codificate de furnizorul B.

Punct de cotitură în IT: De la FDE-uri la platforme contextuale

Trecerea de la ingineri implementați în perspectivă la platforme conștiente de context nu este doar o evoluție tehnologică, ci o transformare fundamentală a modului în care organizațiile comerciale își conceptualizează și construiesc infrastructura IT. Această schimbare este determinată de imperative economice (scalabilitatea platformelor vs. oameni), imperative tehnologice (capacitatea sistemelor moderne de inteligență artificială de a înțelege contextul) și imperative strategice (randamentul pe termen lung al investițiilor în inteligența platformelor vs. personalizarea orientată spre proiecte).

Pentru liderii de afaceri, aceasta înseamnă că modul în care sunt evaluate platformele de inteligență artificială trebuie să se schimbe. Nu mai este suficient să ne întrebăm: „Poate această platformă să rezolve problema noastră specifică?”. Întrebarea corectă este: „Poate această platformă să se extindă și, dacă nu, de ce nu?”. Răspunsurile la aceste întrebări vor modela deciziile strategice de investiții pentru anii următori.

Aș fi bucuros să vă servesc drept consilier personal.

contacta la wolfenstein ∂ xpert.digital

Sunați-mă la +49 89 89 674 804 (München) .

LinkedIn
 

 

Domenii de interes industrial: B2B, digitalizare (de la IA la XR), inginerie mecanică, logistică, energii regenerabile și industrie

Mai multe informații aici:

• Centru de afaceri de experți

Un centru tematic care oferă perspective și expertiză:

• Platformă de cunoștințe care acoperă economiile globale și regionale, inovația și tendințele specifice industriei
• O colecție de analize, perspective și informații generale din principalele noastre domenii de interes
• Un loc pentru expertiză și informații despre evoluțiile actuale din afaceri și tehnologie
• Un hub pentru companiile care caută informații despre piețe, digitalizare și inovații industriale